Research on computational intelligence algorithms with adaptive learning approach for scheduling problems with batch processing machines

Noroozi, Amir; Mokhtari, Hadi; Abadi, Isa Nakhai Kamal

doi:10.1016/j.neucom.2012.08.011

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“…Aunque el enfoque AG se ejecuta más rápido que el enfoque SS cuando el problema es pequeño, el enfoque de SS se ejecuta más rápido que el enfoque AG cuando el problema es grande. En [23] tres algoritmos fueron comparados: un algoritmo genético, un algoritmo SA (simuleated annealing) y un algoritmo PSO. Además, un enfoque de aprendizaje adaptativo que se inspira en los pesos de formación en una red neuronal, se agregó en los algoritmos con el fin de mejorar la calidad de las soluciones.…”

Section: Implementación Y Resultados De Ag'sunclassified

“…Los AG's fueron utilizados para proponer la cantidad óptima de relleno de manera que minimizarán el costo de todo el sistema mediante el aprovechamiento de los descuentos por cantidad en las estructuras de costos de transporte. En [23] se aborda el problema de programación de tareas que pueden ser realizadas por una máquina para la fabricación de productos y en el que se debe determinar la secuencia de las tareas y también la formación de lotes de producción. En [24] se proponen AG's para reducir al mínimo los costos de producción, distribución, explotación y pedido para los productos de menor calidad en un proceso de fabricación.…”

Section: Procesos Scor Y Algoritmos Genéticosunclassified

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Aplicaciones de inteligencia artificial en procesos de cadenas de suministros: una revisión sistemática

Ahumada

2016

Ingeniare. Rev. chil. ing.

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RESUMENUna cadena de suministro (SC) es una red de empresas que producen, venden y entregan un producto o servicio a un segmento de mercado predeterminado. No solo incluye a los fabricantes y proveedores, sino que también a transportistas, almacenes, minoristas y los propios clientes, entre otros. Debido al avance tecnológico, específicamente en áreas como las comunicaciones, procesamiento computacional, gestión y almacenamiento de información, es posible apoyar a la administración de cadenas de suministros pudiendo hacerla mas eficiente. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha sido aplicada en diferentes procesos de SC pero no hay conocimiento especifico sobre cuáles técnicas de IA están siendo aplicadas (o no) en los procesos de la SC o cuáles actividades de la SC están siendo apoyadas (o no) con técnicas de IA. Con base a lo anterior, el objetivo de este trabajo fue establecer de forma empírica el aporte de la IA en procesos de la SC, para luego establecer actividades de investigación a realizarse en el futuro. Para lograr esto, se realizó una revisión sistemática considerando el modelo SCOR como referencia para procesos de una SC. Los principales resultados indican que los algoritmos genéticos y los agentes inteligentes son las técnicas más investigadas para procesos de la SC relacionados con la planificación y, en menor medida, a procesos relacionados con la entrega de productos. Además, existe una tendencia a incluir la incertidumbre como trabajo futuro en diferentes técnicas de IA de manera que los modelos se acerquen más a la realidad.Palabras clave: Inteligencia artificial, modelo SCOR, revisión sistemática, cadena de suministros. ABSTRACT A supply chain (SC) is a network of companies that produce

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Section: Implementación Y Resultados De Ag'sunclassified

Section: Procesos Scor Y Algoritmos Genéticosunclassified

Aplicaciones de inteligencia artificial en procesos de cadenas de suministros: una revisión sistemática

Ahumada

2016

Ingeniare. Rev. chil. ing.

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“…In Cheng et al [1] and Condotta et al [10] the entire parts in the batch have the same processing time, and the processing time of batch equals the processing time of parts. While in Noroozi, et al [11], Behnamian et al [12], Khasan, et al [13] and Parsa, et al [14] the processing time for each part is different. They set the processing time of batch equals the longest processing time of parts in the batch because they assume that an excessive duration of processing the parts could not lead to any defect.…”

Section: * Corresponding Authormentioning

confidence: 99%

Multi-items Batch Scheduling Model for a Batch Processor to Minimize Total Actual Flow Time of Parts through the Shop

Hidayat

Cakravastia

Samadhi

et al. 2018

jti

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This study is inspired by a batch scheduling problem in metal working industry which guarantees to satisfy a due date as a commitment to customers. Actual flowtime adopts the backward scheduling approach and considers the due date. Using the actual flowtime as the objective means that the solution is oriented to satisfy the due date, and simultaneosly to minimize the length of time of the parts spending in the shop. This research is to address a problem of scheduling batches consisting of multiple items of parts processed on a batch processor where the completed parts must be delivered several time at different due dates. We propose an algorithm to solve the problem.

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“…There are many variants of PSO proposed by the researchers [14][15][16][17][18][19]. They have wide and varied applications in mechanical design [20][21][22][23][24][25][26]. The variant of PSO that deals with multiple objectives is known as multi-objective PSO (MOPSO) [27].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Design optimization of deep groove ball bearings using crowding distance particle swarm optimization

2018

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This paper presents a crowding distance particle swarm optimization technique to optimize the design parameters of deep groove ball bearings. The design optimization problem is multi-objective in nature. The considered objectives are maximizing dynamic and static load bearing capacities and minimizing elastohydrodynamic film thickness. The technique is applied to bearings used in transmission system of a tractor for the purpose of farming. Pareto optimal solutions are obtained using the proposed technique. The results obtained from the technique are found to be superior compared with NSGA-II and catalogue values.

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Research on computational intelligence algorithms with adaptive learning approach for scheduling problems with batch processing machines

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Aplicaciones de inteligencia artificial en procesos de cadenas de suministros: una revisión sistemática

Aplicaciones de inteligencia artificial en procesos de cadenas de suministros: una revisión sistemática

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